近年来，深度学习在人工智能领域的快速发展催生了众多框架，其中PyTorch以其动态计算图、高效灵活性和良好的社区支持成为研究和工业界的主流选择。然而，对于初学者而言，PyTorch的完整功能虽强大，但学习曲线较陡峭，理解其核心架构和底层实现具有一定难度。为此，一款名为MyTorch的轻量级深度学习框架应运而生，旨在为学习者提供一个简洁易懂的神经网络实现平台，帮助用户掌握张量操作、自动微分、网络模块和优化算法的基础知识。MyTorch模仿PyTorch的设计风格，但内容更为精炼，仅涵盖实现全连接层、ReLU激活函数、交叉熵损失以及常用优化器如SGD和Adam的最核心功能。它定位于教育用途，为理解深度学习模型的搭建与训练提供实战体验。MyTorch的核心优势首先体现在其张量操作和自动求导系统。
框架中的张量支持加减乘除等基础算术运算和矩阵乘法等线性代数运算，并且所有操作均支持自动微分，即在进行前向计算的同时，记录计算图的构建，便于后续反向传播时自动计算梯度，极大简化了微分计算的复杂度。这种设计帮助初学者熟悉深度学习中关键的链式法则，理清梯度从输出到输入传播的流程。在神经网络模块方面，MyTorch提供了基于张量的线性层（全连接层）以及ReLU激活函数，同时包含了交叉熵损失函数，兼顾分类任务的训练需求。模块的实现遵循面向对象设计，具备清晰的前向传播和反向传播接口，使得网络搭建直观且易于扩展。训练层面，MyTorch内嵌了两种优化算法：随机梯度下降（SGD）和Adam。两者均可用于训练神经网络参数，通过梯度更新权重以最小化损失函数。
Adam优化器在实际训练中表现出更好的收敛速度和鲁棒性，适合一般的深度学习任务。用户只需实例化优化器并传入模型参数，即可自动完成迭代更新。为了验证框架的实用性，MyTorch附带了一个基于MNIST手写数字数据集的分类示例，训练结果达到97.16%的测试准确率，表现出色。示例代码涵盖数据加载、预处理、模型定义、训练循环以及评估指标计算，例如宏观精确率、召回率和F1分数。同时还给出了分类混淆矩阵，展示模型在各数字类别间的预测情况。这不仅方便用户理解完整的深度学习训练流程，也提供了性能评估的参考标准。
MyTorch采用模块化目录结构组织代码，包括mytorch文件夹下核心张量操作定义和神经网络模块实现，独立的训练脚本（mnist_example.py）和评估脚本（evaluate_mnist.py），方便用户阅读和修改。项目依赖管理通过pyproject.toml文件完备，支持虚拟环境隔离，确保环境整洁与复现性。框架开源在MIT许可之下，鼓励用户教育学习、研究实验和代码贡献。尽管MyTorch目前只支持最基础的神经网络构建模块，但其简洁的代码结构和清晰的设计理念为后续扩展奠定了良好基础。未来版本可考虑加入卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPool）、数据增强方法，以及更多优化算法，进一步提升学习和实验的丰富性。同时，提升代码性能和支持更多数据集也将是潜在发展方向。
MyTorch体现了深度学习入门教育的理念：剥离复杂，聚焦核心，帮助学习者亲自实践神经网络搭建与训练，掌握自动微分原理和优化方法。相较于直接使用大型框架，MyTorch为初学者提供了实验和理解的良好跳板。对于想深入理解深度学习机制、源码原理的研究者和学生，MyTorch无疑是一款值得尝试和借鉴的工具。总体来看，MyTorch虽然简化了PyTorch的众多高级特性，但在保持核心功能完整性的同时，以清晰易懂的代码帮助用户打下扎实的理论和实践基础，填补了深度学习学习过程中的一个空白。借助MyTorch，用户不仅能快速实现基本的神经网络模型，还能通过查看源码透彻理解自动微分和优化算法运行机制。通过搭配MNIST数据集的示例，学习过程更加生动，提升学习兴趣。
对于教育机构和自主学习者而言，MyTorch是理想的教学和学习辅助工具。其目前已在GitHub平台开源，可通过使用官方步骤轻松搭建环境并上手训练。此外，社区持续活跃，开放接受bug修复和功能扩展建议，展现强烈的学习协作氛围。总结而言，MyTorch作为一款面向教育与快速原型开发的PyTorch类框架，结合了张量自动微分、神经网络模块化设计及优化器实现，配合经典的手写数字分类案例，是理解深度学习基础原理的有效途径。它为深度学习初学者提供了难得的实践平台，有助于打牢机器学习技能根基。未来随着功能不断完善和社区参与度提升，MyTorch或将成为更多学习者探索人工智能领域的敲门砖。
对于有志于机器学习研发及教学研究的用户来说，MyTorch无疑是一款值得关注的轻量级框架。
